«Строим собственную BI в Excel на данных из Яндекс.Метрики...

Строим собственную BI в Excel на данных из Яндекс.Метрики и

Google AnalyticsМаксим Уваров,

директор по исследованиям, K 50

bi(BI) is a broad category of computer software solutions that enables a company or organization to gain insight into its critical operations through reporting applications and analysis tools.

Power QueryБесплатная надстройка над MS Excel 2010, 2013, 2016 (встроенная)

Позволяет загружать данные из:

• файлов xls, csv, txt, json, xml, папок с файлами

• баз данных SQL, MySQL … Postgres, Vertica

• api facebook, google analytics*, yandex metrika*

Позволяет создавать повторяемые последовательности обработки данных

Таблица в Excel

Загружаем данные в Power Query

Делим столбец по разделителю

Делим столбец по разделителю

Делим столбец по разделителю

Группируем по полю ga:sourceMedium.2

Группируем по полю ga:sourceMedium.2

Группируем по полю ga:sourceMedium.2

Группируем по полю ga:sourceMedium.2

Сортируем таблицу по сессиям

Сортируем таблицу по сессиям

Оставляем первые 10 строк

Оставляем первые 10 строк

Оставляем первые 10 строк

Обращаем внимание на созданную обработку

Загружаем данные в Excel

Загружаем данные в Excel

Обновляем обработку по необходимости

Power Query коннекторы

Для Google Analytics - PQGoogleAnalytics https://github.com/40-02/PQGoogleAnalytics

Для Яндекс.Метрики - PQYandexMetrikahttps://github.com/40-02/PQYandexMetrika

Задумки для вашего BI

Сравнение нескольких сайтов

Сравнение аналогичных метрик (GA vs YM)

Страницы по датам появления в статистике

Страницы по датам появления в статистике

Страницы по датам появления в статистике

Страницы по датам появления в статистике

Площадки по датам появления в статистике

Расчет специальных метрик

Работа с несколькими сайтами / счетчиками сайтов

Использование разных промежутков времени

Использование внешних данных сотрудникам

Первичный аудит

Сравнение различных временных периодов

Сравнение различных временных периодов

Сравнение различных временных периодов

Сравнение различных временных периодов

Анализ исполняемости заказов

Выгружаются данные из Google Analytics:

• ga:campaign

• ga:sourceMedium

• ga:sessions

Выгружаются заказы с измерением transaction id

• ga:campaign

• ga:sourceMedium

• ga:transactionId

• ga:transactions

Анализ исполняемости заказов

Анализ исполняемости заказов

Анализ исполняемости заказов

По полю transactionId мы джоиним (сопостовляем) данные с CRM

Группируем таблицу по полям sourceMedium и Campaign

По полем sourceMedium и Campaign мы джоиним (сопоставляем) таблицу с данным по визитам

Excel vs Measurement ProtocolНекоторые из озвученных задумок можно воплотить с использованием сегментов, measurement protocol, enhanced ecommerce, custom channel grouping, но я утверждаю, что:

- для реализации этих возможностей необходимо получить дополнительные знания платформы, которые часто сопоставимы с необходимыми знаниями Excel или даже превосходят их по объему.

- данные внутри excel удобнее для анализа и универсальнее для транспортировки

Аналитика это очень сложный процесс и не нужно предполагать, что финальные

пользователи знают как пользоваться данными

Поэтому чем больше выводов можно сделать из Таблицы / Графика / Диаграммы

и чем сложнее эти выводы тем хуже

Задачи веб-аналитики

Управление онлайн-маркетингом

Управление продуктом (развитием сайта)

Управление отношениями с клиентами (CRM)

Отделы в организациименеджмент

бухгалтерия

отдел закупок

производственный отдел

отдел продаж

маркетинг

call-center

it

hr

юридический отдел

логистика

безопасность

Задачи на данных веб-аналитикиПерсонализация

рекламных предложений и креативов для

пользователя

Прогноз и оценка эффективности PR и

маркетинговых активностей

Планирование/Контроль KPI бизнеса

Планирование/Контроль KPI сотрудников

Выявление затруднений у пользователя и

превентивная помощьРасчет и анализ LTV

Расчет воронки продаж RFM анализ Планирование и оценка продуктовых изменений

Квалификация лидов и определение

перспективных клиентов для отдела продаж

Поиск аномалий в бизнес показателях и

сигнализация о них

Идентификация социально-

демографического портрета типового

пользователяСистема контроля биллинга/бухгалтерии на

основе веб-аналитических данных

Разработка автоматизированных

рекомендаций для пользователя

Персонализация сервиса для пользователя

СсылкиВозможности Power Query (Excel на стероидах):http://habrahabr.ru/post/271019/

Загрузка данных из Google Spreadsheet в Excel: http://s.40-02.ru/1NAtnyA

Сегментация пользовательской базы на данных из веб-аналитики с использованием Power Query (видео): https://events.yandex.ru/lib/talks/2886/

Ваши вопросы?Макс Уваров, max@k50.ru

facebook.com/maxim.uvarov